小白學資料分析 移動遊戲的使用時長分析

2022-07-05 06:12:13 字數 2355 閱讀 4140

寫下該文章,是因為之前看到了幾款遊戲乙個典型的玩家刺啟用動,在《多塔聯盟》,《萌江湖》等多款遊戲的設計中都有體現,如下圖所示:

這個功能點的設計,今天在這裡講的更多的還是跟資料有關係,跟使用者的行為有關係,大家可能發現了,英雄招募首日共計5次,每次10分鐘,如果你感興趣,一定有乙個疑問,為什麼是5次,且每次是10分鐘?

對於這一點,我相信有的開發者並沒有仔細的考慮過,只是在大家都有了這個功能後,我也應該具備,然而這背後其實還是有些值得東西去探索的,今天我們將看到為什麼在這款遊戲中一共做5次,每次10分鐘是可以的,而在別的遊戲中就不行,就不可以這麼做的故事。

如果對於以上的設計給予乙個資料的解釋,那麼我們應該從以下的方向上進行**:

新增玩家的單次使用時長(次數)

新增玩家的單日使用時長(次數)

新增玩家的每週使用時長(次數)

當然,如果你統計的資料足夠多,也可以分析活躍玩家,付費玩家在這幾點的統計。

在第一張截圖中,我們看到,玩家首日要進行5次,每次10分鐘的**,換句話,你的新增玩家群體首日的遊戲關注時長(注意不是使用)要有這個能力才可以完成這個**活動,所以我們需要了解你的使用者是否是這個行為習慣的。比如在下面的玩家群體,首日的遊戲時長是19分鐘,而此時讓玩家去承擔完成乙個50分鐘的**活動,對於使用者而言是存在壓力的。

原因其實是因為下面的這個u型曲線造成的:

在這個曲線中,我們理想的使用者激勵成長曲線是藍色,因為,玩家會隨著給予獎勵或者激勵的豐富而不斷進行響應我們的設計,實際上我們設計的累計登入30天之類的活動也是這麼思考的。然而我們從黃色曲線可以看到,玩家在初期對於激勵的響應是很好的,但是隨著激勵的不斷增加,這種響應並不會顯著增長,而是緩慢降低。而這種態勢的 進一步擴大,其實就是我們看到的白線,其實我們很多的設計,其響應情況都是和白線是一致的。

回頭我們在看剛才的問題,其實我們發現也許我的遊戲不應該設計5次,每隔10分鐘的**,因為很可能很多進入第3次時就疲勞了,其激勵並未有玩家很好的響應。因為很多的玩家的遊戲時長並未達到你的要求。

如下圖,我們看到玩家單次遊戲時長有21%在3-10min,23%在10-30min,這個時候我們可以確定,至少有46%的人是有響應的可能性,也許在這個過程中,我們應該調整每次**的時間間隔,讓玩家響應活動的可能性在提高一些。

當然,下面這個圖的單次遊戲時長我們可以看到,小於1min的比例是很低的,這裡也可以和大家說的是,這種情況是正常的,至少對於新玩家這個表現來看,玩家進入遊戲還是正常的。

下面我們也可以看乙個其他的情況,如下所示,明顯的發現,單次遊戲時長小於1min的比例較高,也就是說這款遊戲對於新玩家而言,前期的體驗解決的不是非常理想,是需要不斷的優化和改進的。

當然,從我們剛才看到的遊戲活動的截圖中,玩家是可以在一天中不斷上線和下線參與活動的,而從這個維度,我們需要精確去了解玩家的單日遊戲時長情況,這點對於這類通過時間設計的活動是很有效的。在下面的圖中,我們看到對於新登玩家而言,沒有小於1min的玩家,也就是說,對於新玩家而言首日的體驗還是很流暢的,而就我們剛才設計的活動來看,活動設計時間應該保持在10-30min是很理想的,也許50min並不是乙個很好的選擇,至少有46%的玩家是這樣的。

如果從活躍玩家的單日遊戲時長來看,這點也許是更明顯的,不同群體在遊戲時長的表現差異是很明顯的,所以對我們而言,了解了遊戲行為或許可以幫助們更加合理的設計運營活動。

當然,對於活躍使用者而言,我們在這個問題上,也可以統計分析活躍使用者的使用時長問題,尤其是我們要進行一些針對活躍使用者的活動或者系統設計時應該給予考慮的,在下面的圖中,我們可以看到,活躍使用者群體的使用時長和新增使用者的時長之間差異是很明顯的,如果對比付費使用者的使用時長,這點差異是更加明顯的,而這些玩家看似簡單的統計資訊背後可能就變成了我們文章開頭的活動設計關鍵參考因素。

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